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写在前面

动机在先前的文章中已经说的很清楚了，现在直接开干，下面 Step by Step 的详细介绍 ESXi 的安装以及 LEDE、iKuai、Win7 等虚拟机的安装及使用。

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NAS，Network Attached Storage，直译是网络附属存储，但实际上就是一种网络存储器，一般常见的存储设备如3.5寸的机械硬盘（用于台式机）、2.5寸的机械硬盘（用于笔记本或移动硬盘）、固态硬盘、U盘等，各种类型的硬盘接口规格都不相同，有SATA、mSATA、PCI-E、mini-PCIE等等，目前都支持相互转接。

以下是对（前端）可视化工作的并不系统的总结，新手向，主要是想说一下前端如何组成、功能如何实现、资源如何请求，进而说到数据如何显示，并在最后列举了一些十分重要的参考资料（非常重要）。

写在前面

有幸看到了这篇关于数据可视化学习的指导文章，由于原作链接访问异常，只得从百度快照中看到原文，所以这里搬运过来，特此声明本文系【转载】，在此感谢原作者，以下为原文正文（略有删减）。

最近家里换了宽带，并且在我的强烈要求下选择了能提供公网IP的联通宽带，当然这里是动态公网IP，期间，包括光猫的桥接+路由器拨号，都已经做完，基本上到这里为止家里的网络环境就是外部可访问的了，从此可以抛弃内网穿透，直连站起来重新做人了。为什么要折腾外部访问呢，因为我把群晖放家里了，自然是想随时随地访问一下子的，现在有了公网IP，虽然是动态的，但只需在群晖的DDNS页面配置下，就可以使用域名进行访问了，非常的方便和舒服，速度快的飞起来。欢迎访问ZoneCloud -> http://asus.myds.me:5000/

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由毕业出路说起

图数据的可视化，核心在布局，而布局算法通常是按照一些特定的模型，将抽象数据进行具象展示，这一过程伴随大量的迭代计算，例如朴素的 FR 力导向算法其在计算斥力时的算法时间复杂度达到了 O(n 3 )，这在小规模数据量下可能并不会出现问题，但随着规模的不断增大，采用如此“高昂”计算复杂度的算法变得不能接受，所以，出现了许多针对算法时间复杂度进行改进的方法，需要说明的是，在这一阶段，数据集的规模仍未达到单机处理上限，例如 OpenOrd算法采用多线程并行来加速计算过程。随着数据规模的进一步扩大，图数据节点达到百万级别时，单机并行策略也变得无能为力，这时，分布式并行计算的方式为这种“大规模图数据”的处理提供了可能性。